最近听到大家说的最多的话就是，在工作中总是没有数据分析思路，我应该怎么办呢？今天就来给大家分享一下，如何锻炼自己的数据思维，还有实例模型讲解哦~
在做人力资源数据分析中，最后的一个环节我们是要输出 数据分析的报告，这个也是数据分析最重要的一个环节，今天我们来聊聊如果做数据分析报告 PPT版本
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 数据分析是数学知识、统计知识和分析人员自身专业知识的融合及实际运用，其关键在于挖掘数据潜在的价值，解决实际问题。 分析人员可使用一系列科学研究方法挖掘数据本身的意义及数据之间的关系，进而为实际研究提供有力的数据支撑。 网络问卷调研的兴起让我们可以使用问卷作为背景案例进行阐述，不仅可以将各类分析方法融入问卷研究，还可以将分析思路进行梳理，以“傻瓜”式的文字进行讲解，从而解决实际问题。 在浩如烟海的数据中，不论是科学研究还是商业调查，很大一部分数据是通过调查
当你交给公司领导一份数据分析报告时，领导会问你的数据分析方法论是什么，如果你的方法论不正确或不合理，那么你的分析报告将没有价值可言，那么事实情况是不是这样呢？我们得从数据分析方法论的概念说起。
这里的技能包括编程语言、应用软件、常用工具包的api。有朋友会问：我是搞数据分析的，思路最重要，什么工具其实不重要，为什么面试非要问我这些工具熟练度？
看了其他高赞回答，给没有数据分析思路的朋友的感觉仍然是“你说的很有道理，但是我为啥还是没有数据分析思路？”。
今天分享给大家一篇木东居士的文章，他最近面试十多个数据分析师，在此和大家分享一下。
论坛君 “每天一个数据分析师”在第五期采访到的是一位萌妹子Yuki，她毕业于复旦大学，目前在上海从事互联网金融行业的数据分析，主要从事业务和用户方向的数据分析和研究。下面进入正题。 DA：您是如何入行
这是一个来自百度内部培训关于数据分享的、阅读类的PPT，文字说明非常充分，适合刚入门数据分析的朋友进行学习。
很多刚开始做数据分析的朋友，不知道数据分析该如何下手，更不知道一个完整的数据分析流程有哪些环节。数据分析的流程比较简单，主要包括以下六个环节：明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、结论与建议。
数据只是数据分析的素材，数据分析则是一个系统工作。就像我们想做一个大盘鸡招待客人，光从菜市场买一只冰鲜鸡回来是远远不够的，还得：
进入9月后，各种大促销在即，数据分析师们又到了一年最辛苦，最悲催的时间段。然而，有多少无意义的加班，是因为业务部门不会提需求导致的。需求提得不合理，业务部门看了不解决问题，就会反反复复地再提需求。导致数据分析师们辛苦加班还不落好，背上一个：“分析没深度啊！”的坏名声。
【数据分析三字经】①学习：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新； ②方法：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手； ③分析：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议； 做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具。 【数据分析的3点要求】第一，熟悉业务，不熟业务，分析的结果将脱离实际，业无从指导；第二，多思考，只有经常发问为什么是这样的？为什么不是那样的？只有这样才有突破点
很多同学苦于没有数据分析思路，工作中要么是对着数据发呆，要么不知道怎么用数据来论证业务问题。上网查文章，看到的都是：什么结构思维、对比思维、底层思维这种似懂非懂的词。今天我们通俗讲解一下，该怎么形成思路，保证人人都听的懂。
在做数据分析的过程中，经常会想数据分析到底是什么？为什么要做数据数据分析？数据分析到底该怎么做？等这些问题。对于这些问题，宝器一开始也只是有个很笼统的认识。
撰写数据分析报告作为数据分析师日常工作的1/3，也是最重要、最能帮助大家展示分析结果的工作，写好一份数据分析报告非常重要。
在一家年销售不到10亿的电商公司（行业中大部分电商企业年销售可能都不到1个亿），你只要掌握一些基础的数据分析方法，再配合Excel表格，就足够你完成各种数据化运营工作了。
首先，数据分析方法论就如同国家的方针政策，指导和决策我们分析的方向。从宏观角度知道如何进行数据分析，就像是一个数据分析的前期规划，知道着后期数据分析工作的开展。
昨天，有朋友在群里抛出了一个话题【业务团队的数据分析和独立团队的数据，哪个更好？】。居士万万没想到这个话题能引起如此大量的讨论，以至于几个数据分析的交流群里面都讨论炸锅了。居士关于该话题的朋友圈，下面也有几十条评论，此话题的威力，恐怖如斯！
BI商业智能软件一般都会提供若干数据整合、数据查询、分析与评价、数据可视化及数据分享的手段，但是在BI项目的构建与实施过程中，如果不按照一定的应用组织思路、数据分析模式及分析流程使用这些工具或手段，呈现给最终用户的将是独立的工具集和离散的分析内容，BI系统的整体应用效果将大打折扣。同时，最终用户也了解数据分析模式及数据分析流程方面的一些常用理论和方法，以便形成自己的分析内容组织思路，从而有效开展数据决策分析工作。这方面目前已有多种卓有成效的理论及实践体系，本文基于既往经历的典型BI/DW项目实施经验及
要做一名优秀数据分析师，首先对数据分析岗位有基本的概念，其次，要明白数据分析中有哪些套路和方法，如此，才能举一反三，才能不同场景数据分析切换自如。下面我们高屋建瓴，抽茧剥丝般讲讲数据分析四大要素。
“我可能干了个假的数据分析师！”经常有同学发出这种感慨，然后到处发《数据分析师是干什么的》《数据分析师、数据工程师、数据运营、数据挖掘工程师、商业数据分析师、我随便写个什么分析师之间到底有什么区别》一类的帖子。之所以会这样，是因为大家看的常常是理想状态下的数据分析岗位职责与内容。
明确数据分析目的以及确定分析思路，是确保数据分析过程有效进行的先决条件，它可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。
了解数据分析 1定义 · 数据分析是什么？ 简单地说就是利用有限的数据通过发散的思维，利用相关关系来解释你想知道的问题。 2目的 · 数据分析干什么？ 把隐藏在一对杂乱无章的数据背后的信息集中、萃取和
上周五收到了美团offer。现在简述一下我的个人求职经历，学习以及面试过程，希望能帮助大家。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 互联网时代，都说得数据者得天下。 企业需要通过数据分析得出的结论做出正确的决策，确保业务精准符合用户市场需求，数据分析师这个岗位也得到了越来越多求职者的青睐。 本期就为大家分享14本数据分析类图书，让你轻松掌握数据分析的三板斧：Excel、SQL、Python，打好理论知识（统计学、机器学习）的基础。 即使你是零基础的小白，也能够轻松入门，并逐步进阶，找到自己喜欢的工作。 ---- 01 ▊《深入浅出数据分析》 Michael Milton 著
上面这些情形不管是在大公司还是小公司都是很常遇见的，如果你经常处于类似的工作状态下，那么一定时间后，你将失去两项核心竞争力：技术深度和业务深度。
这是一篇方法论。是的，很枯燥。 在知乎、woshipm、pmcaff、产品100等搜索了大量的数据分析相关的文章，发现没有多少适合自己的，因为内容太过碎片化，就买了一套书，开始系统的学习。 当你完成一份数据分析报告时，不知领导是否有问过你，“你的分析方法论是什么？”。如果分析方法论不正确或不合理，那分析结果参考价值几何呢？ 1、困惑 相信很多人在做数据分析时，会经常遇到这几个问题：不知从哪方面入手开展分析；分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整，自己也说不出个所以然来。当然我也一样，处在数据分析的学习
这是一篇方法论。是的，很枯燥。 在知乎、woshipm、pmcaff、产品100等搜索了大量的数据分析相关的文章，发现没有多少适合自己的，因为内容太过碎片化，就买了一套书，开始系统的学习。 当你完成一份数据分析报告时，不知领导是否有问过你，“你的分析方法论是什么？”。如果分析方法论不正确或不合理，那分析结果参考价值几何呢？ ◆ ◆ ◆ 困惑 相信很多人在做数据分析时，会经常遇到这几个问题：不知从哪方面入手开展分析；分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整，自己也说不出个所以然来。当然我也一样，处在数据分析
很多同学抱怨：“做数据分析时没思路！” 实际上，有很多原因都会导致这个结果。今天系统盘点一下。
数据工作者最长也是有效的一种工作方式是带项目，无论是数据分析还是专项挖掘，项目制能使数据尽量贴近业务并且有效理解业务和数据的各个维度。那么如何建立面向业务落地的数据分析（挖掘）流程？ 在做本篇介绍之前，有以下几个方向需要做一个界定，这些界定是做本篇的前提： 该项目流程是面向业务层的，直接通过模型做代码优化或者以BI技术为方向的不同； 该项目的领导者是具有一定能力的数据分析师，需要具备业务常识、数据理解能力和专项分析挖掘能力，说白了，能接受问题并且能解决问题； 该项目是以
关于本书 数据分析是作为一名运营人员需要掌握的一项基本技能，本书基于职场三人的对话（BOSS、数据分析菜鸟、数据分析高手），从数据分析概念、作用、步奏三个方面进行阐述，是一本数据分析入门书，是数据分析新手的不二选择。 1数据分析的概念 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 2数据分析的作用 数据分析是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在企业的日常经营分析中有三
用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解并加以消化，以求最大化的开发数据功能，发挥数据的作用。数据分析可用于现状分析，原因分析，预测分析。
今天给大家整理28张数据分析的知识地图，话不多说，直接上图： 1、数据分析步骤地图 2、数据分析基础知识地图 3、数据分析技术知识地图 4、数据分析师能力体系 5、数据分析思路体系 6、数据分析核心主题 7、数据科学技能书知识地图 8、数据挖掘体系 9、python学习路径 10、B端数据分析地图 11、RFM分析体系 12、线下店铺数据分析 13、小程序数据分析 14、用户分析 15、用户画像法 16、Excel常用公式 17、Excel透视
对于异常数据的分析，相信每位数据分析师都不陌生，对于业务部门来说同样很希望了解数据分析的思路。去年同期也写过类似的一篇异常数据分析文章，过了一年后有了更进一步的思路和想法，因此再次分享一下，对于数据分析师常见的“异常数据分析”。
导读：数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。对于数据分析，我发现很多运营都有这样一些困惑： 不知道从哪里获取数据；不知道用什么样的工具；不清楚分析的方法论和框架；大部分的数据分析流于形式；其实，数据分析并没有大家想象的那么难！接触了很多数据从业者，总结了这篇文章，希望对有志于学习数据分析的运营同学有所帮助。 一、概念：数据和数据分析 其实大家一直都在接触数据和数据分析，但是对于两者具体的定义又很难说清楚。我曾经做过一个调查，问一些运营同学，下
这里记录着小编对于数据的一些思考和反想， 希望对大家有所帮助，也希望各位大佬出来指点一二，探讨如何在数据领域更好的应用。
最近整理了20张数据分析的知识地图，话不多说直接上图 1、数据分析步骤地图 2、数据分析基础知识地图 3、数据分析技术知识地图 4、数据分析业务流程 5、数据分析师能力体系 6、数据分析思路体系 7、电商数据分析核心主题 8、数据科学技能书知识地图 9、数据挖掘体系 10、python学习路径 11、线下店铺数据分析 12、小程序数据分析 13、用户分析 14、用户画像法 15、Excel常用公式 16、Excel透视表 17、
在数据分析训练营给大家讲解数据分析案例的时候，发现一些新手小白在做数据分析时，拿到数据不知道怎么分析、从什么维度分析，脑海里没有清晰的分析思路。
数据工作者最长也是有效的一种工作方式是带项目，无论是数据分析还是专项挖掘，项目制能使数据尽量贴近业务并且有效理解业务和数据的各个维度。那么如何建立面向业务落地的数据分析（挖掘）流程？ 在做本篇介绍之前
分享一下自己工作5年后，成功拿到京东offer，从传统行业转到数据分析的经历，希望能对同学们有所帮助。
“每天一个数据分析师”内容奉上，请享用。原创内容 转载请注明来源 人物档案 王润烨，学统计出身，大学期间接触到数据分析，并参与实施了一些项目，结识了许多从事数据分析和挖掘的朋友。环境使然，他自己也成了
随着经济的快速增长，各个行业企业的各种客户数据信息、交易数据信息也成爆炸式增长，与此同时，数据分析人员也相应供不应求。 那么什么样的人能成为数据分析师呢？或者说数据分析师需要具备怎样的素质与能力呢？
现在网上关于【xxx会被chatGPT替代吗】的讨论很是热闹，作为一名数据分析师自然也是要来试他一试的，万一要失业了不得赶紧准备准备，提前转行是吧（jokeing）？
从数据中，挖掘出业务机会点，是很多公司对数据分析师的要求。然而到底啥是机会点？到底要怎么挖？很少有人详细讲解过，也让很多同学困扰。今天结合一个具体问题讲解一下。 问题场景：某电商平台，运营部门要求数据分析师挖掘用户运营机会点。数据分析师开心地报告“发现用户购买4次以后，用户消费就很高了，建议让每个用户买4次”……之后惨遭业务批判：“你分析了屁！” 问题出在哪里呢？ 01 错误示范 “发现用户购买4次以后，用户消费就很高了”这是一句典型的就数论数的废话。用户买得多，消费自然就很高呀！闭着眼睛都知道，还要分析
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
疫情，就像是我们心中的梦魇，让人心生恐惧而又挥之不去。 Omicron挟持了大多数人的正常生活，我们每个人都被迫生活在这“灰蒙蒙”的年代。在这个如此特殊的时期，疫情早日结束似乎已经成为了我们内心最大的期盼。 疫情期间，绝大多数行业的发展都不景气，有的人遭遇了裁员与失业，有的人选择了躺平与迷失。我选择了对自己来讲更有意义的事。 最近，我学习了贪心学院特别打造的《名企商业实战分析课程》，学习体验非常不错。借此机会，真诚为大家推荐这一门宝藏课程。 该课程是专为在校学生、0~3年职场新人量身定制的，主打名企项目实战
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